This course teaches you the fundamentals of computational phenotyping, a biomedical informatics method for identifying patient populations. In this course you will learn how different clinical data types perform when trying to identify patients with a particular disease or trait. You will also learn how to program different data manipulations and combinations to increase the complexity and improve the performance of your algorithms. Finally, you will have a chance to put your skills to the test with a real-world practical application where you develop a computational phenotyping algorithm to identify patients who have hypertension. You will complete this work using a real clinical data set while using a free, online computational environment for data science hosted by our Industry Partner Google Cloud.
提供：
学習内容
Create a computational phenotyping algorithm
Assess algorithm performance in the context of analytic goal.
Create combinations of at least three data types using boolean logic
Explain the impact of individual data type performance on computational phenotyping.
このCourseを受講している学習者は
- Data Scientists
- Scientists
- Researchers
- Product Managers
- Data Analysts
シラバス - 本コースの学習内容
Introduction: Identifying Patient Populations
Learn about computational phenotyping and how to use the technique to identify patient populations.
Tools: Clinical Data Types
Understand how different clinical data types can be used to identify patient populations. Begin developing a computational phenotyping algorithm to identify patients with type II diabetes.
Techniques: Data Manipulations and Combinations
Learn how to manipulate individual data types and combine multiple data types in computational phenotyping algorithms. Develop a more sophisticated computational phenotyping algorithm to identify patients with type II diabetes.
Techniques: Algorithm Selection and Portability
Understand how to select a single "best" computational phenotyping algorithm. Finalize and justify a phenotyping algorithm for type II diabetes.
Identifying Patient Populations からの人気レビュー
excellent course.\n\nThe first MOOC on computational pheonotying
This is a well-presented course. I highly recommend.
講師
Laura K. Wiley, PhD
Assistant ProfessorUniversity of Colorado Systemについて
Clinical Data Science専門講座について
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題（該当する場合）にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
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学資援助はありますか？
I live in an area that restricts access to Google products. Will I be able to complete the specialization?
Unfortunately at this time we can only allow students who have access to Google services (e.g., a gmail account) to complete the specialization. This is because we give students access to real clinical data and our privacy protections only allow data sharing through the Google BigQuery environment.
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
